Curso Superior en Inteligencia Artificial
ENEB - Escuela de Negocios Europea de BarcelonaCurso online
299 €
Duración : 1 Mes
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
- Proporcionar una comprensión detallada de los conceptos y técnicas fundamentales de la inteligencia artificial. - Enseñar cómo se aplican los algoritmos de aprendizaje automático en problemas del mundo real. - Desarrollar habilidades en el procesamiento de lenguaje natural y la visión por ordenador. - Familiarizar a los estudiantes con las herramientas y plataformas comunes utilizadas en la industria de la inteligencia artificial. - Enseñar cómo la inteligencia artificial puede ser utilizada para resolver problemas en diversos campos y aplicaciones prácticas en el mundo real.
A quién va dirigido
- Profesionales que trabajan en empresas tecnológicas que deseen ampliar sus conocimientos en inteligencia artificial. - Desarrolladores de software y programadores interesados en adquirir conocimientos en inteligencia artificial. - Profesionales de áreas como finanzas, marketing, salud y otras industrias que deseen conocer cómo la inteligencia artificial se aplica en sus respectivas áreas. - Estudiantes de informática, ingeniería y otros campos relacionados que deseen obtener una comprensión profunda de la inteligencia artificial y sus aplicaciones. - Emprendedores que deseen conocer cómo la inteligencia artificial puede ser utilizada para mejorar sus productos y servicios.
Requisitos
No presenta requisitos previos.
Temario completo de este curso
TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
- 1.1. Introducción a Python
- 1.2. Numpy
- 1.3. Pandas
TEMA 2. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- 2.1. ¿Qué es el machine learning?
- 2.2. Pipeline habitual en machine learning
TEMA 3. MACHINE LEARNING SUPERVISADO
- 3.1. Introducción a los métodos supervisados
- 3.2. Regresión lineal
- 3.3. Regresión logística
- 3.4. Árboles de decisión
- 3.5. Support-vector machines
- 3.6. Métodos ensemble
TEMA 4. MACHINE LEARNING NO SUPERVISADO
- 4.1. Introducción a los métodos no supervisados
- 4.2. K-MEANS
- 4.3. K-NN
- 4.4. Reducción de dimensionalidad con PCA
- 4.5. Recommendation systems
TEMA 5. REINFORCEMENT LEARNING
- 5.1. Introducción al concepto de aprendizaje por refuerzo
- 5.2. Algoritmos
TEMA 6. FUNDAMENTOS DE DEEP LEARNING
- 6.1. Introducción a deep learning
- 6.2. Redes neuronales
980 € 315 €
1.680 € 420 €
450 €
290 €
1.625 € 406 €